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道路缝隙识别：智能交通与自动化巡检的技术应用
本文介绍了利用现代计算机视觉和深度学习技术实现道路缝隙自动化识别的方法，涵盖图像采集、预处理、缝隙检测、分类评估及报警报告生成等步骤，旨在提高城市交通管理和道路维护效率。通过卷积神经网络（CNN）模型的构建与训练，实现了对道路裂缝的高效准确识别，有效提升了道路巡检的自动化水平。
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深度学习在智能交通系统中的应用与展望
传统的交通管理系统因为无法满足日益增长的交通需求，而逐渐暴露出种种问题。本文将探讨深度学习在智能交通系统中的应用，介绍其原理和优势，并展望未来深度学习技术在交通领域的发展前景。
【云故事探索】NO.3：智慧出行，云思妙想，看享道出行如何打造智能交通新业态
享道出行运维总监曹亚娟分享了公司如何利用云计算实现创新和发展。作为上汽集团的移动出行品牌，享道出行在阿里云的帮助下，仅用5天完成核心业务搬栈，成为首个使用阿里云PolarDB的大型出行平台。通过深度合作，双方在移动支付等多领域融合，构建全场景智慧出行体验。企业认识到释放云潜力需超越传统IT模式，通过预测算法和Serverless架构优化，提升效率并降低成本。未来，享道出行与阿里云将持续合作，引领移动出行行业的智能化发展。
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未来出行新纪元：智能交通系统的崛起与影响
【10月更文挑战第13天】 本文深入探讨了智能交通系统（ITS）的发展背景、关键技术及其对社会、经济和环境的深远影响。通过对现有技术的评估和未来趋势的展望，揭示了ITS在提升交通效率、减少碳排放、增强安全性和推动经济发展方面的巨大潜力。同时，也讨论了在技术实施过程中面临的挑战和潜在的解决方案。
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